基于支持向量机的EO-1 Hyperion遥感图像分类研究

编号 zgly0000833395

文献类型 期刊论文

文献题名 基于支持向量机的EO-1 Hyperion遥感图像分类研究

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 毛学刚  郑淼  郭文茜  马岩岩  胡俊凯  杨天野 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 安徽农业科学 

年卷期 2014(15)

页码 4892-4894+4900

年份 2014 

关键词 Hyperion  支持向量机(SVM)  森林类型识别  分类方法  核函数 

文摘内容 以EO-1 Hyperion高光谱遥感数据为基础,对其进行大气校正、几何校正、滤波等处理,采用支持向量机分类方法对其进行分类,选择不同的核函数,主要有线性核、多项式核、径向基核、Sigmoid核,其余采用相同参数设置,进而比较不同核函数在EO-1 Hyperion数据分类中的效果。结果表明,采用支持向量机方法对研究区域的EO-1 Hyperion遥感数据进行分类,采用不同的核函数对分类结果影响不大。